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凯发娱乐官网手机下载:习近平主席在“一带一路”国际合作高峰论坛欢迎

文章来源:凯发娱乐官网手机下载    发布时间:2018年07月22日 22:35  【字号:      】

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说了这两句,秋雨叫来的小丫头进了灵堂,两人就此收住话头。

明微继续守她的灵,阿绾继续看她的书。

……

二夫人很心烦。

白天闹了那一出,总有人来明府探问。

白白多干了十几年!

微信7年前刚诞生时,绝大多数人的评价!看完惊呆!

15年前说:

将来拿着手机,可以全球

对话视频,有人说是做梦!

“不是!”二夫人声音略显尖利,抓着胡嬷嬷的手,急迫想得到认同,“太真了,你知道吗?她的手好冰,好像冻到骨子里。我还记得那种感觉……”

二夫人又握住自己的手腕,情不自禁发起抖来。

“是我对不起她!是我对不起她!”二夫人哭出声来,“我做了帮凶啊!嬷嬷!”

二夫人已经年过四十,掌家多年。她在人前总是又慈和又稳重,胡嬷嬷不记得多少年没看过她这样,惊惶得像个小姑娘。

“夫人……”

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。

四夫人咬了咬唇,面露痛苦,但只一瞬,便消失了。

人都走光了,屋里一下子安静下来。

“小姐?”童嬷嬷虽然伤心,但看明微这样,更加担心。

明微闭了闭眼,终于吐出一口气。

“真是好精彩的一出戏啊!”她喃喃说着,忍不住笑了一下,“娘若知道,会不会觉得受宠若惊?她的死,竟能劳动一家子,凑出这么一台大戏。”

图 3:在协作导航训练期间,ATOC 奖励与基线奖励的对比。

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表 1:协作导航。

图 4:ATOC 智能体之间关于协作导航的通信可视化。最右边的图片说明在有无通信时,一组智能体采取的行动。

图 5:在协作推球训练期间,ATOC 奖励与基线奖励的对比。

表 2:协作推球。




(责任编辑:赵艳)

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